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75. 案例分析:(Mindspore框架下)基于BERT网络实现智能写诗的实践示例 - 1
2023年9月1日 1237观看
深度学习基础
哈尔滨工业大学
大学课程 / 计算机 / AI大数据
各位同学,大家好: 欢迎学习《深度学习基础》课程。 随着人工智能的再次火热,深度学习成为其中关键技术之一,并为业界关注。本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程,并对深度学习的典型模型框架如循环神经网络、卷积神经网络等的基本原理进行了介绍。课程同时还包括若干关键内容的相关代码及运行效果演示,从而便于同学们获得理性和感性的认识。如果你想亲密接触深度学习、人工智能等并愿意付诸实践,请加入进来吧! 本期课程我们提供了以下内容: (1)课程视频。总计8讲视频,每周发布一讲;对于相关代码及演示,课程以目前流行的Python作为主编程语言。 (2)测验考核题。每讲会随机产生10道题,在限定时间内提交,总分10分。如果你没有开始测试,则你可在测验发布之日至截止日期之间的任何时间内完成即可。一旦你开始测试,则需在限定时间内(如30分钟内)完成提交。到限定时间结束时系统会自动提交,无论你是否回答了问题。其结果将计入最终成绩。每讲,你可以有两次测验机会(但两次未必是同一张卷),两次测验成绩最高分数为本讲你获得的成绩分数。 (3)期末考试。期末会有一个考试,20道题20分。 课程的思维导图如下: 在学习过程中有任何问题,请随时联系任课教师或者在课程论坛里发出问题。我们将尽最大的努力辅助你们的学习,解答你们的疑问。 祝大家学习愉快,有所收获! 《深度学习基础》课程组
共78集
14.7万人观看
1
程序讲解:使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制
09:49
2
深度学习的引出 - 1
08:42
3
深度学习的引出 - 3
08:41
4
数据集及其拆分 - 1
07:01
5
数据集及其拆分 - 3
06:58
6
分类及其性能度量 - 1
07:16
7
分类及其性能度量 - 3
07:20
8
回归问题及其性能评价 - 1
05:57
9
回归问题及其性能评价 - 3
05:55
10
一致性的评价方法
09:58
11
深度学习芯片及常用框架介绍 - 1
09:06
12
深度学习芯片及常用框架介绍 - 3
09:10
13
特征工程 - 1
05:08
14
特征工程 - 3
05:11
15
向量空间模型及文本相似度计算 - 1
05:45
16
向量空间模型及文本相似度计算 - 3
05:46
17
特征处理(特征缩放、选择及降维) - 1
09:13
18
特征处理(特征缩放、选择及降维) - 3
09:18
19
程序讲解:使用sklearn对文档进行向量化的程序示例
05:49
20
程序讲解:使用sklearn进行量纲缩放的程序示例
04:46
21
线性回归模型及其求解方法 - 1
06:03
22
线性回归模型及其求解方法 - 3
06:02
23
多元回归与多项式回归 - 1
05:42
24
多元回归与多项式回归 - 3
05:42
25
损失函数的正则化 - 1
05:30
26
损失函数的正则化 - 3
05:36
27
逻辑回归
08:00
28
程序讲解:使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较的程序示例
08:30
29
案例分析:(Mindspore框架下)线性回归模型及动态绘图实践示例 - 1
09:20
30
案例分析:(Mindspore框架下)线性回归模型及动态绘图实践示例 - 3
09:19
31
信息熵 - 1
06:12
32
信息熵 - 3
06:10
33
反向传播中的梯度
09:29
34
感知机 - 1
05:43
35
感知机 - 3
05:42
36
程序讲解:正向传播和反向传播的程序示例
05:33
37
程序讲解:信息熵和互信息的计算程序示例
05:38
38
循环神经网络 - 1
05:26
39
循环神经网络 - 3
05:29
40
长短时记忆网络 - 1
06:36
41
长短时记忆网络 - 3
06:40
42
双向循环神经网络和注意力机制
05:47
43
程序讲解:循环神经网络的程序示例 - 1
11:12
44
程序讲解:循环神经网络的程序示例 - 3
11:16
45
卷积与卷积神经网络 - 1
06:56
46
卷积与卷积神经网络 - 3
06:59
47
LeNet-5 模型分析 - 1
06:52
48
LeNet-5 模型分析 - 3
06:50
49
程序讲解:卷积神经网络的程序示例 - 1
10:52
50
程序讲解:卷积神经网络的程序示例 - 3
10:51
51
案例分析:(Mindspore框架下)基于lenet5的手写数字识别实践示例 - 1
08:29
52
案例分析:(Mindspore框架下)基于lenet5的手写数字识别实践示例 - 3
08:30
53
情感分析及传统求解方法 - 1
05:42
54
情感分析及传统求解方法 - 3
05:42
55
词向量
05:43
56
递归神经网络及其变体 - 1
08:02
57
递归神经网络及其变体 - 3
08:04
58
案例分析:(Mindspore框架下)基于LSTM的情感分类实践示例 - 1
12:37
59
案例分析:(Mindspore框架下)基于LSTM的情感分类实践示例 - 3
12:34
60
自动编码器 - 1
05:15
61
自动编码器 - 3
05:17
62
变分自动编码器 - 1
06:03
63
变分自动编码器 - 3
06:05
64
生成对抗网络 - 1
07:03
65
生成对抗网络 - 3
07:08
66
程序讲解:自动编码器程序示例 - 1
11:32
67
程序讲解:自动编码器程序示例 - 3
11:38
68
案例分析:(MindSpore框架下)基于Cyclegan的图像风格迁移实践示例 - 1
07:30
69
案例分析:(MindSpore框架下)基于Cyclegan的图像风格迁移实践示例 - 3
07:28
70
Transformer模型 - 1
11:08
71
Transformer模型 - 3
11:10
72
预训练模型 - 1
15:48
73
预训练模型 - 2
15:55
74
预训练模型 - 3
15:44
75
案例分析:(Mindspore框架下)基于BERT网络实现智能写诗的实践示例 - 1
07:19
76
案例分析:(Mindspore框架下)基于BERT网络实现智能写诗的实践示例 - 3
07:19
77
案例分析:(MindSpore框架下)transformer机器翻译实践示例 - 1
12:24
78
案例分析:(MindSpore框架下)transformer机器翻译实践示例 - 3
12:24
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